선박의 접안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)를 사용하였고, 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며, ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 두 ANN에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다.
상용 비행시뮬레이션 게임 엔진 X-Plane을 이용하여 구성한 비행시뮬레이터에 대해 FTD level 5를 만족시킬 수 있는 QTG작성에 대해 연구하였다. 모델은 Cirrus사(社)의 SR-20을 대상으로 하였다. QTG의 테스트항목 중에는 조종반력을 측정하는 항목도 있다. 따라서 Brunner사(社)의 CLS(Control Loading System)을 조종 장치에 설치하여 조종반력을 측정할 수 있도록 구성하였다. X-Plane은 자체적으로 트림루틴을 제공하지 않으므로 외부에서 Autopilot을 구성하여 항공기가 트림상태에 도달할 수 있도록 하였다. 또한 테스트를 자동으로 수행할 수 있는 알고리듬을 개발하여 수동으로 조종하여 테스트하는 번거로움을 피하고 같은 테스트를 같은 조건으로 진행할 수 있도록 하였다. FTD Level 5의 경우 실제 비행데이터가 아닌 alternative data source를 적용할 수 있으며 이를 활용하여 모든 테스트 결과가 주어진 범위를 만족하였다.
VLCC SPM 작업이 주로 이루어지는 외해에서는 기상상태 및 파랑 영향을 많이 받고 있다. 기상악화로 인한 비상 이안시에는 강한 바람과 높은 파고로 도선사의 승선이 불가능하고 예인선을 사용할 수 없는 경우가 대부분이다. 현재 울산항에서는 기상악화로 인한 VLCC의 SPM 비상이안이 빈발하고 있으며, 신항만 건설로 SPM 주위에 방파제가 건설됨에 따라 SPM 이안 선박의 조종영역 기준을 제시할 필요성이 대두되고 있다. 현재 우리나라에는 SPM 설치 기준이 없으며, 외국의 설치기준을 참조하고 있지만, 이 기준들이 일관성 및 근거가 부족한 실정이다. 따라서 울산항의 SPM 비상이안 선박들의 조종영역 실태를 AIS 항해 테이터를 이용하여 파악하고 선박의 조종영역 기준을 제안하고자 한다.
고정익 UAV는 다른 항공기 플랫폼보다 항속거리와 항속시간에서 큰 이점을 가진다. 이러한 이유로 군에서 정찰용으로 많이 사용된다. 본 연구에서는 랜딩기어를 포함한 고정익 UAV의 모델링을 실시하고, 비행조종컴퓨터에 사용될 유도 및 제어기 설계 및 HILS 환경 구축을 실시하였다. 또한 이륙, 순항, 착륙의 모든 과정을 자동으로 수행하는 오토파일럿 시스템을 제작하였다. 연구에 사용한 고정익 UAV를 Datcom 및 AVL 공력해석 소프트웨어를 사용하여 공력계수를 추출하고 6자유도 모델링을 실시하였다. 비행조종컴퓨터는 항공기의 16개의 비행모드를 분별하여 Carrot Chasing 기반 유도 명령을 생성하는 유도기와 Nonlinear Dynamic Inversion 기법을 사용한 제어기로 구성되어있다. SIMULINK를 사용하여 구현된 모델링과 비행조종컴퓨터는 RTNgine을 사용하여 HILS 환경을 제작하여 고정익 UAV의 통합 시뮬레이션 환경을 제작하였다.
접안을 위해 선박이 안벽으로 접근할 때나, 좁은 항내에서 선박을 조종할 때는 항해 중에서보다 많은 제약이 따른다. 그것은 대형 선박일수도 분 관성력으로 인해 효과적인 제어가 어렵기 때문이다. 그래서 터그보트를 수동적으로 제어하여 선박을 접안시키는 것이 현재로선 가장 일반적이 접안기술이라 할 수 있다. 지능적인 제어기술을 적용하여 자동접안을 시도하려는 연구결과가 보고되고 있으나, 대부분이 auto-pilot 기술에 지나지 않으며 어느 것 하나 안정적인 접안을 위한 접안기술로 볼 수 없다. 이와 같이 터그보트를 이용할 수밖에 없는 현실이라면, 보다 효과적인 터그보트 제어기술을 기반으로 한 접안지원시스템을 개발하는 것이 우선일 것이다. 그래서 본 논문에서는 터그보트의 원격제어를 통해 모선을 효과적이고 안정적으로 접안하는 문제에 대해 고찰하였다. 즉, 터그보트로 조종되는 선박조종시스템에 대한 모델링을 수행하고, 터그보트로부터 발생되는 제어력을 적절히 분배하여 모선을 제어하는 새로운 접안지원시스템을 개발하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.
선박 조종방정식의 비선형 요소를 고려한 선박의 자동조타시스템의 제어기를 설계하기 위하여 TSK (Takagj-Sugeno-Kang) 퍼지 이론을 이용하였다. TSK 퍼지모델은 비선형 시스템을 매우 효율적으로 표현할 수 있으며, 또 TSK 퍼지모델은 결론부가 선형식으로 이뤄져 있어 체계적인 제어기 설계가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 선박의 조종방정식을 TSK 퍼지모델로 표현하는 방법과 그 모델로부터 체계적으로 TSK 퍼지제어기를 설계하는 방법을 설명한다.
많은 선박사고유형 중 하나인 선박의 충돌은 운항자의 조선실수가 그 원인의 큰 비중을 차지한다. 이는 점차 대형 고속화, 교통의 폭주화가 이루어지고 있는데도 오히려 항해사의 자질 저하에서 오는 것이라 할 수 있으며 이를 보완하기 위해 나날이 발전하는 첨단기술을 바탕으로 충돌회피에 관한 자동회피제어 시스템의 개발의 필요성이 점차 대두되고 있다. 그러한 취지에서 본 연구도 충돌회피를 위한 자동제어에 관하여 연구되었다. 본 연구는 MMG 수학모델에 기반 하여, Surge-Sway-Yaw-Roll 운동방정식을 사용하였고, 충돌위험도 설정을 위하여 퍼지이론을 사용하였으며 다수선박과 연속적으로 조우하는 상황에서도 충분한 회피가 가능하게 하였다.
본 연구에서는선박의 조종운동 중 중요한 과제인 접안운동을 자동화하기 위하여 현대제어이론중의 하나인 인공신경망(Artifical Neural Network, 이하 ANN으로 함)에 의한제어를 수행하였다.잘 알려진 바와 같이 ANN은 어떤 시스템의 입출력간의 연결상황과 요소들 내부의 처리방법을 정의하여 시스템을 표현하는 방법이다. 구체적으로는 시스템의 입출력에 대한 모범적인 교사 데이터(Teaching data)를 준비하여 교사데이타와 실제 입출력간의 오차가 최소가 되도록 학습을 시키게 된다. 학습의 결과 ANN은 그 시스템의 비선형성을 충분히 표현할 수가있어, 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운도에 적합할 것으로 생각된다.
항공기에는 많은 시스템이 있고 다양한 장치들이 있다. 이 장치들은 사용자의 명령을 입력받아 사용되는데 자동을 제외한 거의 모든 시스템들은 사용자의 직접적인 조작으로 작동된다. 하지만 여전히 완전 자동화는 되지 않아 사소하고 섬세한 부분에서 조종사는 수동으로 작동시켜 주어야하는 부분들이 있다. 사소한 부분들을 신경써야 하기에 조종사에게 피로는 필수적을 따라왔다. 본 연구에선 현재의 기술에서 더 나아가 음성인식(STT, TTS)을 활용하여 항공기의 다양한 장치들을 원격제어할 수 있게 개발하여 완전 자동화를 목적으로 한다. 음성을 이용한 방식은 조종사에게 손을 사용하지 않는 편리함을 제공한다. 조종사에게 원거리에서 음성으로 조작할 수 있게 해줌으로써 손을 사용하여 조작하지 않아 편의성을 제공할 수 있고 명령을 통해 컴퓨터가 처리함으로써 조종이 간단해진다. 본 연구로 인해 사소한 부분까지 신경쓸 필요가 없어져 조종사의 실수나 피로로인해 일어나는 사고를 방지할 수 있다.
저렴한 retro-반사지와 미소 전자 기계 시스템(micro electro-mechanical system, MEMS) 거울을 이용한 실내용 무선 광 통신용 위치 탐색 및 자동 링크 정렬 방법을 제안하고 실험하였다. 직접적인 가시선(line of sight, LOS) 확보를 위하여 retro-반사지에서 돌아온 빛으로부터 수신단 위치를 파악하고 MEMS 거울을 통한 빔 조종으로 통신 링크를 자동 정렬하였다. 자동 정렬된 광 링크를 통하여 7 m 전송 거리에서 2.5 Gb/s NRZ 신호를 전송하여 비트 에러율 10-12에서 수신 감도 -31.87 dBm의 성능을 가졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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